NOVINKA – Víkendový online kurz Software tester, který tě posune dál. Zjisti, jak na to!
NOVINKA - Online rekvalifikační kurz Java programátor. Oblíbená a studenty ověřená rekvalifikace - nyní i online.

Lekce 6 - Neuronové sítě - Příprava na logistickou regresi

V minulé lekci, Neuronové sítě - Nelineárně separovaná data, jsme si ukázali, jak postupovat v případě nelineárně separovaných dat.

V následujících několika lekcích tutoriálu Neuronové sítě - Pokročilé se budeme věnovat teorii potřebné pro implementaci algoritmu tréninku logistické regrese. Dříve, než se pustíme k použití, osvěžíme si již získané znalosti a vyzkoušíme si také něco praktického. Otestujeme náš perceptronový model na datové sadě MNIST.

Klasifikace MNIST

MNIST je sada ručně psaných číslic. Úkolem je říci, jaká číslice je na obrázku. Níže můžete vidět několik příkladů číslic:

MNIST

Protože perceptron dokáže rozlišovat pouze mezi dvěma třídami, uděláme něco, čemu se říká one-to-one přístup. Obecně budeme mít více estimátorů, pro každou dvojici číslic jeden, a vybereme číslici, která se vyskytuje v předpovědích nejčastěji. To znamená, že pro každou číslici budeme mít devět perceptronů (3 vs 0, 3 vs 1, 3 vs 2, ..., 3 vs 9) a vybereme číslici, která byla předpovězena nejčastěji.

Estimátor je matematický termín popisující model nebo obecně nějaké pravidla, která předpovídají pravděpodobnou třídu na základě vstupních dat. Například v tomto případě na základě pixelů předpovídáme, o jakou číslici jde. Estimátor pro naše účely bude neuronová síť, ale může se jednat také o ručně psaná pravidla a jiné modely z machine learningu.

Nejprve načteme datovou sadu MNIST pomocí sklearn:


 

...konec náhledu článku...
Pokračuj dál

Znalosti v hodnotě stovek tisíc získáš za pár korun

Došel jsi až sem a to je super! Věříme, že ti první lekce ukázaly něco nového a užitečného.
Chceš v kurzu pokračovat? Přejdi do prémiové sekce.

Koupit tento kurz

Koupit všechny aktuálně dostupné lekce s funkcí odevzdávání úloh za pouhých 475 Kč
Aktuální stav konta 0 Kč
Koupí tohoto balíčku získáš přístup ke všem 22 článkům (22 lekcí) tohoto kurzu.

Před koupí tohoto článku je třeba koupit předchozí díl

Obsah článku spadá pod licenci Premium, koupí článku souhlasíš se smluvními podmínkami.

Co od nás v dalších lekcích dostaneš?
  • Neomezený a trvalý přístup k jednotlivým lekcím.
  • Kvalitní znalosti v oblasti IT.
  • Dovednosti, které ti pomohou získat vysněnou a dobře placenou práci.

Popis článku

Požadovaný článek má následující obsah:

V tomto tutoriálu Pythonu pro pokročilé si nejprve projdeme prerekvizity a seznámíme se s pravděpodobností neuronových sítí.

Kredity získáš, když podpoříš naši síť. To můžeš udělat buď zasláním symbolické částky na podporu provozu nebo přidáním obsahu na síť.

Článek pro vás napsal Patrik Valkovič
Avatar
Věnuji se programování v C++ a C#. Kromě toho také programuji v PHP (Nette) a JavaScriptu (NodeJS).
Aktivity